Metode 1: Urutkan bilah di Barplot yang dibuat dari data mentah<\/strong><\/span><\/p>\n Metode 2: Urutkan bilah di Barplot yang dibuat dari data gabungan<\/strong><\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan masing-masing metode dalam praktik.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut yang berisi informasi tentang total penjualan yang dilakukan oleh berbagai karyawan suatu perusahaan:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk membuat barplot di mana bar diurutkan dalam urutan menaik berdasarkan nilai penjualan<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Untuk mengurutkan batang dalam urutan menurun, cukup gunakan ascending=False<\/strong> dalam fungsi sort_values()<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut yang berisi informasi tentang total penjualan yang dilakukan oleh berbagai karyawan suatu perusahaan:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghitung rata-rata nilai penjualan<\/strong> , yang dikelompokkan berdasarkan karyawan<\/strong> :<\/span><\/p>\n Kita kemudian dapat menggunakan sintaks berikut untuk membuat barplot di seaborn yang menampilkan rata-rata penjualan per karyawan dengan bar ditampilkan dalam urutan menaik:<\/span><\/span> <\/p>\n Sumbu X menampilkan nama karyawan dan sumbu Y menampilkan rata-rata nilai penjualan setiap karyawan.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan fungsi umum lainnya di seaborn:<\/span><\/p>\n Cara menampilkan nilai di Seaborn Barplot<\/a> Anda dapat menggunakan metode berikut untuk mengubah urutan batang di plot laut : Metode 1: Urutkan bilah di Barplot yang dibuat dari data mentah sns. barplot (x=’ xvar ‘, y=’ yvar ‘, data=df, order=df. sort_values (‘ yvar ‘). xvar ) Metode 2: Urutkan bilah di Barplot yang dibuat dari data gabungan sns. barplot (x=’ xvar […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n sns. barplot<\/span> (x=' xvar<\/span> ', y=' yvar<\/span> ', data=df, order=df. sort_values<\/span> (' yvar<\/span> '). xvar<\/span> )<\/strong><\/pre>\n sns. barplot<\/span> (x=' xvar<\/span> ', y=' yvar<\/span> ', data=df, order=df_agg[' xvar<\/span> ']\n<\/strong><\/pre>\n Contoh 1: Sortir bar di Barplot dibuat dari data mentah<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' employee<\/span> ': ['Andy', 'Bert', 'Chad', 'Doug', 'Eric', 'Frank'],\n ' sales<\/span> ': [22, 14, 9, 7, 29, 20]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n employee sales\n0 Andy 22\n1 Bert 14\n2 Chad 9\n3 Doug 7\n4 Eric 29\n5 Frank 20\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create barplot with bars sorted by sales values ascending\n<\/span>sns. barplot<\/span> (x=' employee<\/span> ', y=' sales<\/span> ', data=df, order=df. sort_values<\/span> (' sales<\/span> '). employee<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/trie1.jpg\")
<\/p>\n import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create barplot with bars sorted by sales values descending\n<\/span>sns. barplot<\/span> (x=' employee<\/span> ', y=' sales<\/span> ', data=df,\n order=df. sort_values<\/span> (' sales<\/span> ', ascending= False<\/span> ). employee<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/trie2.jpg\")
<\/p>\n Contoh 2: Sortir bilah di Barplot dibuat dari data gabungan<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' employee<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n ' sales<\/span> ': [24, 20, 25, 14, 19, 13, 30, 35, 28]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n employee sales\n0 to 24\n1 to 20\n2 to 25\n3 B 14\n4 B 19\n5 B 13\n6 C 30\n7 C 35\n8 C 28<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #calculate mean sales by employee\n<\/span>df_agg = df. groupby<\/span> ([' employee<\/span> '])[' sales<\/span> ']. mean<\/span> (). reset_index<\/span> (). sort_values<\/span> (' sales<\/span> ')\n\n#view aggregated data\n<\/span>print<\/span> (df_agg)\n\n employee sales\n1 B 15.333333\n0 to 23.000000\n2 C 31.000000<\/strong><\/pre>\n import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create barplot with bars ordered in ascending order by mean sales\n<\/span>sns. barplot<\/span> (x=' employee<\/span> ', y=' sales<\/span> ', data=df,\n order=df_agg[' employee<\/span> '], errorbar=(' ci<\/span> ', False<\/span> ))<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/barplot3.jpg\")
<\/p>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara membuat barplot yang dikelompokkan di Seaborn
Cara mengatur warna batang di barplot Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"